什么是数据编织(Data Fabric)?

Release Date: 2022-12-05

数据孤岛制约企业发展

企业从各种平台和设备收集数据,其速度之快前所未有。再叠加无与伦比的计算能力、更好的算法和经济实惠的存储空间,数据的创新和变革能力正在得到加速发展。

然而,企业还需解决各种困难,才能将数据应用于实际工作。 数据蔓延加剧、数据体量不断扩张、生态系统多元化、现行的管理系统多种多样,这些都阻碍了数据利用,难以达到最佳状态。 研究表明,在大多数企业或机构中,高达 82% 的企业仍受到数据孤岛的制约,导致大部分数据仍未获得分析。

要完全实现数据驱动,就需利用集成的数据策略和架构来克服复杂数据带来的挑战。


数据编织概念

数据编织(Data Fabric)是一种架构方法,用于简化企业或机构中的数据访问,从而促进自助数据消费。此架构与数据环境、流程、实用工具和地理位置无关,同时集成了端到端的数据管理功能。数据编织可自动执行数据发现、数据治理和数据消费,助力企业利用数据来发挥其价值链的最大作用。借助数据编织,无论数据位于何处,企业均可在正确的时间提供正确的数据,从而提升其数据的价值。

数据编织使整个企业的数据访问大规模自主化。它是一个单一的、统一的架构,具有一组集成的技术和服务,旨在在正确的时间、以正确的方法向正确的数据消费者提供集成和丰富的数据,以支持运营和分析工作负载。

数据编织结合了关键数据管理技术,例如数据目录、数据治理、数据集成、数据管道和数据编排。


数据编织的关键元素

  • 增强型知识图谱:一个抽象层,提供对数据和自动化的通用业务理解,从而根据洞察成果采取行动

  • 智能集成:一系列集成式提取、摄取、流式传输、虚拟化和转换数据,由数据策略驱动,从而最大限度地提高性能,同时最大限度地降低存储和成本

  • 自助数据使用服务:一个支持自助式数据消费的场所,用户可以在这里查找、协作处理和访问高质量的数据

  • 统一的数据生命周期:端到端生命周期管理,用于组合、构建、测试和部署 Data Fabric 架构的各种功能

  • 多模式治理:统一的定义,统一实施数据策略、数据治理和数据管理,构建业务就绪型的数据管道

  • 专为 AI 和混合云而设计:专为各种混合云环境而构建并融入 AI 的可组合架构


用什么方式实现数据编织

Denodo 是数据管理领域的领导者。屡获殊荣的 Denodo 平台是领先的数据编织、管理和交付平台,使用逻辑方法实现自助式商业智能、数据科学、混合/多云集成和企业数据服务。 Denodo 的客户覆盖 30 多个行业的大中型企业,让客户在不到半年的时间内,就实现了超过 400% 的投资回报率和数百万美元的收益。


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